*-----------------------------------------------------*
*                       SALARIOS
*-----------------------------------------------------*
clear
*-----------------------------------------------------*
* Results by year of CASE - mainly to make them uniform and then call them at the end.
{
*-------------------------*
*        Año 1994
*-------------------------*
use "$casen/casen1994.dta" , clear

*Renombramos variables de interés 
rename o5 ocupacion
rename o6 ISIC2
rename o9 size
rename o14 horas
rename yopraj sueldo
rename yoprhaj sueldo_hogar

*Tamaño de la firma
gen siz=.
replace siz=1 if strmatch(size, "A")
replace siz=2 if strmatch(size, "B")
replace siz=3 if strmatch(size, "C")
replace siz=4 if strmatch(size, "D")
replace siz=5 if strmatch(size, "E")
replace siz=6 if strmatch(size, "F")
replace siz=7 if strmatch(size, "G")
replace siz=8 if strmatch(size, "X")
label define siz 1 "Una persona" 2 "2 a 4 personas" 3 "5 personas" 4 "6 a 9 personas"  5 "10 a 49 personas" 6 "50 a 199 personas" 7 "200 y más personas" 8 "No sabe"
drop size
rename siz size
label values size siz

*Nos quedamos con las variables de interés
keep seg f o expr expc pco1 sexo edad o1 o2 o7 ocupacion ISIC2 size horas sueldo sueldo_hogar

*Nos quedamos solo con los ocupados asalariados
keep if o1==1 | o2==1 // Ocupados
keep if o7==3 | o7==4 | o7==5 | o7==6 | o7==8 // Asalariados

*Sector
gen sector=.
replace sector=15 if ISIC2==311 | ISIC2==312 | ISIC2==313 // 15 - Manufacture of food products and beverages 
replace sector=17 if ISIC2==321 // 17 - Manufacture of textiles
replace sector=18 if ISIC2==322 | ISIC2==323 // 18 - Manufacture of wearing apparel; dressing and dyeing of fur
replace sector=19 if ISIC2==324 // 19 - Tanning and dressing of leather; manufacture of luggage, handbags, saddlery, harness and footwear
replace sector=24 if ISIC2==351 | ISIC2==352 | ISIC2==356 // 24 - Manufacture of chemicals and chemical products
replace sector=33 if ISIC2==381 | ISIC2==385 // 33 - Manufacture of medical, precision and optical instruments, watches and clocks
*replace sector=37 if ISIC2==371 | ISIC2==372 // Recycling 

keep if ISIC2>=311 & ISIC2<400 // Industrias Manufactureras
keep if size>=5 // Empresas con más de 10 trabajadores (ENIA)

*Tipo de cambio
gen usd1994=420
gen sueldo_anual_usd=(sueldo*12)/usd1994

*-------------------------------*
*  Guardar base para calculos
*-------------------------------*
save "$DTA/casen1994_calculo.dta", replace

*Salario promedio mensual año 1994
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1994 Sectores Female Intensive
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & sector!=. [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & sector!=. [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1994 Sectores No Female Intensive
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & sector==. [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & sector==. [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1994 empresas pequeñas (n<50)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size<6 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size<6 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1994 empresas grandes (n>=50)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size>=6 & size!=8 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size>=6 & size!=8 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1994 empresas pequeñas (n<200)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size<7 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size<7 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1994 empresas grandes (n>=200)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size>=7 & size!=8 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size>=7 & size!=8 [w=expr] // mujer

*--------------------------------------------------------*
*--------------------------------------------------------*

*-------------------------*
*        Año 1996
*-------------------------*
use "$casen/casen1996.dta" , clear

*Renombramos variables de interés 
rename o6 ocupacion
rename o7 ISIC2
rename o10 size
rename o19 horas
rename yopraj sueldo
rename yoprhaj sueldo_hogar

*Tamaño de la firma
gen siz=.
replace siz=1 if strmatch(size, "A")
replace siz=2 if strmatch(size, "B")
replace siz=3 if strmatch(size, "C")
replace siz=4 if strmatch(size, "D")
replace siz=5 if strmatch(size, "E")
replace siz=6 if strmatch(size, "F")
replace siz=7 if strmatch(size, "X")
label define siz 1 "Una persona" 2 "2 a 4 personas" 3 "5 a 9 personas"  4 "10 a 49 personas" 5 "50 a 199 personas" 6 "200 y más personas" 7 "No sabe"
drop size
rename siz size
label values size siz

*Nos quedamos con las variables de interés
keep seg f o expr expc pco1 sexo edad o1 o2 o8 ocupacion ISIC2 size horas sueldo sueldo_hogar

*Nos quedamos solo con los ocupados asalariados
keep if o1==1 | o2==1 // Ocupados
keep if o8==3 | o8==4 | o8==5 | o8==6 | o8==8 // Asalariados

*Sector
gen sector=.
replace sector=15 if ISIC2==311 | ISIC2==312 | ISIC2==313 // 15 - Manufacture of food products and beverages 
replace sector=17 if ISIC2==321 // 17 - Manufacture of textiles
replace sector=18 if ISIC2==322 | ISIC2==323 // 18 - Manufacture of wearing apparel; dressing and dyeing of fur
replace sector=19 if ISIC2==324 // 19 - Tanning and dressing of leather; manufacture of luggage, handbags, saddlery, harness and footwear
replace sector=24 if ISIC2==351 | ISIC2==352 | ISIC2==356 // 24 - Manufacture of chemicals and chemical products
replace sector=33 if ISIC2==381 | ISIC2==385 // 33 - Manufacture of medical, precision and optical instruments, watches and clocks
*replace sector=37 if ISIC2==371 | ISIC2==372 // Recycling 

keep if ISIC2>=311 & ISIC2<400 // Industrias Manufactureras
keep if size>=4 // Empresas con más de 10 trabajadores (ENIA)

*Tipo de cambio
gen usd1996=412
gen sueldo_anual_usd=(sueldo*12)/usd1996

*-------------------------------*
*  Guardar base para calculos
*-------------------------------*
save "$DTA/casen1996_calculo.dta", replace

*Salario promedio mensual año 1996
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1996 Sectores Female Intensive
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & sector!=. [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & sector!=. [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1996 Sectores No Female Intensive
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & sector==. [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & sector==. [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1996 empresas pequeñas (n<50)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size<5 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size<5 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1996 empresas grandes (n>=50)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size>=5 & size!=7 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size>=5 & size!=7 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1996 empresas pequeñas (n<200)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size<6 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size<6 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1996 empresas grandes (n>=200)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size>=6 & size!=7 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size>=6 & size!=7 [w=expr] // mujer

*--------------------------------------------------------*
*--------------------------------------------------------*

*-------------------------*
*        Año 1998
*-------------------------*
use "$casen/casen1998.dta" , clear

*Renombramos variables de interés 
rename o6 ocupacion
rename o7 ISIC2
rename o10 size
rename o17 horas
rename yopraj sueldo
rename yoprhaj sueldo_hogar

*Nos quedamos con las variables de interés
keep seg f o expr expc pco1 sexo edad o1 o2 o8 ocupacion ISIC2 size horas sueldo sueldo_hogar

*Nos quedamos solo con los ocupados asalariados
keep if o1==1 | o2==1 // Ocupados
keep if o8==3 | o8==4 | o8==5 | o8==7 // Asalariados

*Sector
gen sector=.
replace sector=15 if ISIC2>=3111 & ISIC2<=3134 // 15 - Manufacture of food products and beverages 
replace sector=17 if ISIC2>=3211 & ISIC2<=3219 // 17 - Manufacture of textiles
replace sector=18 if ISIC2==3220 | ISIC2==3232 // 18 - Manufacture of wearing apparel; dressing and dyeing of fur
replace sector=19 if ISIC2==3231 | ISIC2==3233 | ISIC2==3240 // 19 - Tanning and dressing of leather; manufacture of luggage, handbags, saddlery, harness and footwear
replace sector=24 if ISIC2==3511 | ISIC2==3512 | ISIC2==3513 | ISIC2==3521 | ISIC2==3522 | ISIC==3523 | ISIC2==3529 | ISIC2==3560 // 24 - Manufacture of chemicals and chemical products
replace sector=33 if ISIC2==3811 | ISIC2==3812 | ISIC2==3823 | ISIC2==3832 | ISIC2==3851 | ISIC2==3852 | ISIC2==3853 | ISIC2==3901 // 33 - Manufacture of medical, precision and optical instruments, watches and clocks
*replace sector=37 if ISIC2==3710 | ISIC2==3720 // Recycling 

keep if ISIC2>=3311 & ISIC2<4000 // Industrias Manufactureras
keep if size>=4 // Empresas con más de 10 trabajadores (ENIA)

*Tipo de cambio
gen usd1998=460
gen sueldo_anual_usd=(sueldo*12)/usd1998

*-------------------------------*
*  Guardar base para calculos
*-------------------------------*
save "$DTA/casen1998_calculo.dta", replace

*Salario promedio mensual año 1998
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1998 Sectores Female Intensive
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & sector!=. [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & sector!=. [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1998 Sectores No Female Intensive
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & sector==. [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & sector==. [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1998 empresas pequeñas (n<50)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size<5 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size<5 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1998 empresas grandes (n>=50)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size>=5 & size!=9 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size>=5 & size!=9 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1998 empresas pequeñas (n<200)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size<6 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size<6 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 1998 empresas grandes (n>=200)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size>=6 & size!=9 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size>=6 & size!=9 [w=expr] // mujer

*--------------------------------------------------------*
*--------------------------------------------------------*

*-------------------------*
*        Año 2000
*-------------------------*
use "$casen/casen2000_Stata.dta" , clear

*Renombramos variables de interés 
rename o6 ocupacion
rename o9 ISIC2
rename o13 size
rename o19h horas
rename yopraj sueldo
rename yoprhaj sueldo_hogar

*Tamaño de la firma
gen siz=.
replace siz=1 if strmatch(size, "A")
replace siz=2 if strmatch(size, "B")
replace siz=3 if strmatch(size, "C")
replace siz=4 if strmatch(size, "D")
replace siz=5 if strmatch(size, "E")
replace siz=6 if strmatch(size, "F")
replace siz=7 if strmatch(size, "X")
label define siz 1 "Una persona" 2 "2 a 4 personas" 3 "5 a 9 personas"  4 "10 a 49 personas" 5 "50 a 199 personas" 6 "200 y más personas" 7 "No sabe"
drop size
rename siz size
label values size siz

*Nos quedamos con las variables de interés
keep seg f o expr expc pco1 sexo edad o1 o2 o10 ocupacion ISIC2 size horas sueldo sueldo_hogar

*Nos quedamos solo con los ocupados asalariados
keep if o1==1 | o2==1 // Ocupados
keep if o10==3 | o10==4 | o10==5 | o10==6 | o10==7 | o10==9 // Asalariados

*Sector
gen sector=.
replace sector=15 if ISIC2>=3111 & ISIC2<=3134 // 15 - Manufacture of food products and beverages 
replace sector=17 if ISIC2>=3211 & ISIC2<=3219 // 17 - Manufacture of textiles
replace sector=18 if ISIC2==3220 | ISIC2==3232 // 18 - Manufacture of wearing apparel; dressing and dyeing of fur
replace sector=19 if ISIC2==3231 | ISIC2==3233 | ISIC2==3240 // 19 - Tanning and dressing of leather; manufacture of luggage, handbags, saddlery, harness and footwear
replace sector=24 if ISIC2==3511 | ISIC2==3512 | ISIC2==3513 | ISIC2==3521 | ISIC2==3522 | ISIC==3523 | ISIC2==3529 | ISIC2==3560 // 24 - Manufacture of chemicals and chemical products
replace sector=33 if ISIC2==3811 | ISIC2==3812 | ISIC2==3823 | ISIC2==3832 | ISIC2==3851 | ISIC2==3852 | ISIC2==3853 | ISIC2==3901 // 33 - Manufacture of medical, precision and optical instruments, watches and clocks
*replace sector=37 if ISIC2==3710 | ISIC2==3720 // Recycling 

keep if ISIC2>=3311 & ISIC2<4000 // Industrias Manufactureras
keep if size>=4 // Empresas con más de 10 trabajadores (ENIA)

*Tipo de cambio
gen usd2000=540
gen sueldo_anual_usd=(sueldo*12)/usd2000

*-------------------------------*
*  Guardar base para calculos
*-------------------------------*
save "$DTA/casen2000_calculo.dta", replace

*Salario promedio mensual año 2000
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2000 Sectores Female Intensive
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & sector!=. [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & sector!=. [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2000 Sectores No Female Intensive
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & sector==. [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & sector==. [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2000 empresas pequeñas (n<50)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size<5 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size<5 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2000 empresas grandes (n>=50)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size>=5 & size!=7 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size>=5 & size!=7 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2000 empresas pequeñas (n<200)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size<6 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size<6 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2000 empresas grandes (n>=200)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size>=6 & size!=7 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size>=6 & size!=7 [w=expr] // mujer

*--------------------------------------------------------*
*--------------------------------------------------------*

*-------------------------*
*        Año 2003
*-------------------------*
use "$casen/casen2003.dta" , clear

*Renombramos variables de interés 
rename o6 ocupacion
rename o8 ISIC2
rename o14 size
rename o19_hrs horas
rename yopraj sueldo
rename yoprhaj sueldo_hogar

*Tamaño de la firma
gen siz=.
replace siz=1 if strmatch(size, "A")
replace siz=2 if strmatch(size, "B")
replace siz=3 if strmatch(size, "C")
replace siz=4 if strmatch(size, "D")
replace siz=5 if strmatch(size, "E")
replace siz=6 if strmatch(size, "F")
replace siz=7 if strmatch(size, "X")
label define siz 1 "Una persona" 2 "2 a 4 personas" 3 "5 a 9 personas"  4 "10 a 49 personas" 5 "50 a 199 personas" 6 "200 y más personas" 7 "No sabe"
drop size
rename siz size
label values size siz

*Nos quedamos con las variables de interés
keep seg f o expr expc pco1 sexo edad o1 o2 o9 ocupacion ISIC2 size horas sueldo sueldo_hogar

*Nos quedamos solo con los ocupados asalariados
keep if o1==1 | o2==1 // Ocupados
keep if o9==3 | o9==4 | o9==5 | o9==6 | o9==7 | o9==9 // Asalariados

*Sector
gen sector=.
replace sector=15 if ISIC2>=3111 & ISIC2<=3134 // 15 - Manufacture of food products and beverages 
replace sector=17 if ISIC2>=3211 & ISIC2<=3219 // 17 - Manufacture of textiles
replace sector=18 if ISIC2==3220 | ISIC2==3232 // 18 - Manufacture of wearing apparel; dressing and dyeing of fur
replace sector=19 if ISIC2==3231 | ISIC2==3233 | ISIC2==3240 // 19 - Tanning and dressing of leather; manufacture of luggage, handbags, saddlery, harness and footwear
replace sector=24 if ISIC2==3511 | ISIC2==3512 | ISIC2==3513 | ISIC2==3521 | ISIC2==3522 | ISIC==3523 | ISIC2==3529 | ISIC2==3560 // 24 - Manufacture of chemicals and chemical products
replace sector=33 if ISIC2==3811 | ISIC2==3812 | ISIC2==3823 | ISIC2==3832 | ISIC2==3851 | ISIC2==3852 | ISIC2==3853 | ISIC2==3901 // 33 - Manufacture of medical, precision and optical instruments, watches and clocks
*replace sector=37 if ISIC2==3710 | ISIC2==3720 // Recycling 

keep if ISIC2>=3311 & ISIC2<4000 // Industrias Manufactureras
keep if size>=4 // Empresas con más de 10 trabajadores (ENIA)

*Tipo de cambio
gen usd2003=691
gen sueldo_anual_usd=(sueldo*12)/usd2003

*-------------------------------*
*  Guardar base para calculos
*-------------------------------*
save "$DTA/casen2003_calculo.dta", replace

*Salario promedio mensual año 2003
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2003 Sectores Female Intensive
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & sector!=. [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & sector!=. [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2003 Sectores No Female Intensive
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & sector==. [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & sector==. [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2003 empresas pequeñas (n<50)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size<5 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size<5 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2003 empresas grandes (n>=50)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size>=5 & size!=7 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size>=5 & size!=7 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2003 empresas pequeñas (n<200)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size<6 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size<6 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2003 empresas grandes (n>=200)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size>=6 & size!=7 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size>=6 & size!=7 [w=expr] // mujer

*--------------------------------------------------------*
*--------------------------------------------------------*

*-------------------------*
*        Año 2006
*-------------------------*
use "$casen/casen2006.dta" , clear

*Renombramos variables de interés 
rename c_o11 ocupacion
rename c_o12 ISIC2
rename o13 size
rename o15 horas
rename yopraj sueldo
rename yoprhaj sueldo_hogar

*Tamaño de la firma
gen siz=.
replace siz=1 if strmatch(size, "A")
replace siz=2 if strmatch(size, "B")
replace siz=3 if strmatch(size, "C")
replace siz=4 if strmatch(size, "D")
replace siz=5 if strmatch(size, "E")
replace siz=6 if strmatch(size, "F")
replace siz=7 if strmatch(size, "X")
label define siz 1 "Una persona" 2 "2 a 5 personas" 3 "6 a 9 personas"  4 "10 a 49 personas" 5 "50 a 199 personas" 6 "200 y más personas" 7 "No sabe"
drop size
rename siz size
label values size siz

*Nos quedamos con las variables de interés
keep seg f o expr expc expp pco1 sexo edad o1 o2 o3 o19 ocupacion ISIC2 size horas sueldo sueldo_hogar

*Nos quedamos solo con los ocupados asalariados
keep if o1==1 | o2==1 | o3==1 // Ocupados
keep if o19==3 | o19==4 | o19==5 | o19==6 | o19==7 | o19==9 // Asalariados

*Sector
gen sector=.
replace sector=15 if ISIC2>=3111 & ISIC2<=3134 // 15 - Manufacture of food products and beverages 
replace sector=17 if ISIC2>=3211 & ISIC2<=3219 // 17 - Manufacture of textiles
replace sector=18 if ISIC2==3220 | ISIC2==3232 // 18 - Manufacture of wearing apparel; dressing and dyeing of fur
replace sector=19 if ISIC2==3231 | ISIC2==3233 | ISIC2==3240 // 19 - Tanning and dressing of leather; manufacture of luggage, handbags, saddlery, harness and footwear
replace sector=24 if ISIC2==3511 | ISIC2==3512 | ISIC2==3513 | ISIC2==3521 | ISIC2==3522 | ISIC==3523 | ISIC2==3529 | ISIC2==3560 // 24 - Manufacture of chemicals and chemical products
replace sector=33 if ISIC2==3811 | ISIC2==3812 | ISIC2==3823 | ISIC2==3832 | ISIC2==3851 | ISIC2==3852 | ISIC2==3853 | ISIC2==3901 // 33 - Manufacture of medical, precision and optical instruments, watches and clocks
*replace sector=37 if ISIC2==3710 | ISIC2==3720 // Recycling 

keep if ISIC2>=3311 & ISIC2<4000 // Industrias Manufactureras
keep if size>=4 // Empresas con más de 10 trabajadores (ENIA)

*Tipo de cambio
gen usd2006=530 
gen sueldo_anual_usd=(sueldo*12)/usd2006

*-------------------------------*
*  Guardar base para calculos
*-------------------------------*
save "$DTA/casen2006_calculo.dta", replace

*Salario promedio mensual año 2006
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2006 Sectores Female Intensive
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & sector!=. [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & sector!=. [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2006 Sectores No Female Intensive
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & sector==. [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & sector==. [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2006 empresas pequeñas (n<50)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size<5 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size<5 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2006 empresas grandes (n>=50)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size>=5 & size!=7 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size>=5 & size!=7 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2006 empresas pequeñas (n<200)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size<6 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size<6 [w=expr] // mujer

*Salario promedio mensual año 2006 empresas grandes (n>=200)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size>=6 & size!=7 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size>=6 & size!=7 [w=expr] // mujer

}
*--------------------------------------------------------*
*--------------------------------------------------------*

clear all
set matsize 5000
global REPS 51
set seed 12345

* Here we define the values finally used in the table 11 of the paper (Production Function Parameters)
* This simply put together the results by year.
use "$DTA/casen1994_calculo.dta", clear
gen year = 1994
append using "$DTA/casen1996_calculo.dta"
replace year = 1996 if year == .
append using "$DTA/casen1998_calculo.dta"
replace year = 1998 if year == .
append using "$DTA/casen2000_calculo.dta"
replace year = 2000 if year == .
append using "$DTA/casen2003_calculo.dta"
replace year = 2003 if year == .
append using "$DTA/casen2006_calculo.dta"
replace year = 2006 if year == .


matrix wages_M = J(${REPS}, 8,.) // 8 subsamples
matrix wages_W = J(${REPS}, 8,.)
matrix ratio_MW = J(${REPS}, 8,.)
forvalues i = 1/$REPS {
if `i'>1 {
bsample
}
preserve
qui {
gen period1 = year==1994 | year==1996
gen period2 = year==1998 | year==2000
gen period3 = year==2003 | year==2006
gen sector_lowWM = sector!=.
gen sector_highWM = sector==.
gen small = size<6 if size!=7 & size!=. & size!=9
gen large = size>=6 if size!=7 & size!=. & size!=9

*Salario promedio mensual
sum sueldo_anual_usd if sexo==1 [w=expr] // hombre
local M_all = r(mean)
sum sueldo_anual_usd if sexo==2 [w=expr] // mujer
local W_all = r(mean)

*Salario promedio mensual by year
sum sueldo_anual_usd if sexo==1 & period1 [w=expr] // hombre
local M_period1 = r(mean)
sum sueldo_anual_usd if sexo==2 & period1 [w=expr] // mujer
local W_period1 = r(mean)
sum sueldo_anual_usd if sexo==1 & period2 [w=expr] // hombre
local M_period2 = r(mean)
sum sueldo_anual_usd if sexo==2 & period2 [w=expr] // mujer
local W_period2 = r(mean)
sum sueldo_anual_usd if sexo==1 & period3 [w=expr] // hombre
local M_period3 = r(mean)
sum sueldo_anual_usd if sexo==2 & period3 [w=expr] // mujer
local W_period3 = r(mean)

*Salario promedio mensual Sectores Female Intensive
sum sueldo_anual_usd if sexo==1 & sector_highWM [w=expr] // hombre
local M_hiWM = r(mean)
sum sueldo_anual_usd if sexo==2 & sector_highWM [w=expr] // mujer
local W_hiWM = r(mean)

*Salario promedio mensual Sectores No Female Intensive
sum sueldo_anual_usd if sexo==1 & sector_lowWM [w=expr] // hombre
local M_loWM = r(mean)
sum sueldo_anual_usd if sexo==2 & sector_lowWM [w=expr] // mujer
local W_loWM = r(mean)

*Salario promedio mensual empresas pequeñas (n<50)
sum sueldo_anual_usd if sexo==1 & small [w=expr] // hombre
local M_small = r(mean)
sum sueldo_anual_usd if sexo==2 & small [w=expr] // mujer
local W_small = r(mean)

*Salario promedio mensual empresas grandes (n>=50)
sum sueldo_anual_usd if sexo==1 & large [w=expr] // hombre
local M_large = r(mean)
sum sueldo_anual_usd if sexo==2 & large [w=expr] // mujer
local W_large = r(mean)

/* This was used in an old version and then averaged with the version above. This is basically because none of the definitions matches exactly what we were saying that we do, so we averaged both. In the paper we mentioned 50 as the threshold so ill use that. The results are robust ot changing this anyway.
*Salario promedio mensual empresas pequeñas (n<200)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size<7 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size<7 [w=expr] // mujer
*Salario promedio mensual empresas grandes (n>=200)
mean sueldo_anual_usd if sexo==1 & size>=7 & size!=8 [w=expr] // hombre
mean sueldo_anual_usd if sexo==2 & size>=7 & size!=8 [w=expr] // mujer */
matrix wages_M[`i',1] = (`M_all', `M_period1', `M_period2', `M_period3', `M_hiWM', `M_loWM', `M_small', `M_large') 
matrix wages_W[`i',1] = (`W_all', `W_period1', `W_period2', `W_period3', `W_hiWM', `W_loWM', `W_small', `W_large')
matrix ratio_MW[`i',1] = (`M_all'/`W_all', `M_period1'/`W_period1', `M_period2'/`W_period2', `M_period1'/`W_period3', `M_hiWM'/`W_hiWM', `M_loWM'/`W_loWM', `M_small'/`W_small', `M_large'/`W_large')
} // end-quietly
restore
} // end-loop iterations

clear
* The first one with index equal to 1 is the original data, not a boostrap iteration
svmat wages_M, name(wages_M)
svmat wages_W, name(wages_W)
svmat ratio_MW, name(ratio_MW)
twoway (hist wages_M2) (hist wages_M3) (hist wages_M4), name(MM, replace)
twoway (hist wages_W2) (hist wages_W3) (hist wages_W4), name(WW, replace)
twoway (kdensity ratio_MW2) (kdensity ratio_MW3) (kdensity ratio_MW4), name(ratios, replace)
drop ratio_MW3

save $DTA/Wages_Bootstrap, replace

sum wages*

